基于小波变换的图像降噪算法研究.caj

针对传统图像去噪算法易丢失细节特征、峰值信噪比低等问题,受杂交育种学启发,借鉴遗传算法思路,提出了一种基于贝叶斯估计的杂交小波变换图像去噪算法。该算法以贝叶斯小波去噪后的图像作为父本,维纳滤波处理后图

为了克服单纯小波变换或脊波变换的不足, 提出了基于小波变换和脊波变换的自适应去噪算法。实验结果表明, 在处理点奇异性和线奇异性的图像时, 该方法比单纯小波变换或脊波变换的阈值去噪算法更具优越性, 在实

研究拼接图像配准问题，针对多幅相关图像进行无缝连接形成清晰图像难度大，为了提高图像拼接速度和精度，提出了一种新的小波变换的图像拼接算法。

图像压缩理论与小波分析理论的有效结合，对于提升算法实用性以及速度具有显著效果！

小波变换变换编码预测编码图像的相关性很强

小波图像降噪技术是目前常用的图像处理方法之一，其中基于贝叶斯估计的小波图像降噪技术具有较高的效果和准确性。本文对该技术进行了深入的研究和分析，详细介绍了其原理、优缺点以及应用场景。同时，对该技术在数字

针对多数图像水印算法将灰度图像嵌入宿主图像的研究现状，提出了一种基于整型小波变换将彩色数字水印嵌入到彩色宿主图像中的算法。本算法结合人眼的视觉掩蔽特性,实现了数字水印嵌入位置的自适应确定，同时采用量化

针对传统尺度不变特征变换(SIFT)算法的大规模计算和慢速的缺点，提出了一种结合小波变换(WT)和压缩感知(CS)算法的改良型图像拼接方法。该方法的工作原理如下：首先，利用压缩感知技术对图像进行小波变

为了能够有效地改善低码率压缩图像的主客观质量,减少图像复原所需观测数据量,节约存储空间和计算量,提出了一种基于多层小波变换的压缩感知图像快速复原算法。该算法将压缩感知理论中的信号重构方法运用于图像复原

基于小波变换和模糊数学的图像融合算法研究